大數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)知識20210120

大數(shù)據(jù)分析平臺2022.01股票代碼：8722191.大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念2.大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀及職業(yè)發(fā)展方向3.智速云大數(shù)據(jù)分析平臺介紹5.大數(shù)據(jù)行業(yè)解決方案目錄Contents4.智速云大數(shù)據(jù)分析功能特點“大數(shù)據(jù)”這一概念的形成，有三個標志性的事件：2008年9月，美國《自然》（Nature）雜志?？猅henextgoogle,第一次正式提出“大數(shù)據(jù)”概念。2011年2月1日，《科學(xué)》雜志?？ㄟ^社會調(diào)查，第一次綜合分析了大數(shù)據(jù)對人們生活造成的影響，及人類面臨的“數(shù)據(jù)困境”。2011年5月，麥肯錫研究院發(fā)布報告——Big

data:The

next

frontier

for

innovation,competition,and

productivity,第一次給大數(shù)據(jù)做出相對清晰的定義：“大數(shù)據(jù)是指大小超出了常規(guī)數(shù)據(jù)庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集”。

大數(shù)據(jù)的概念速度快Velocity數(shù)據(jù)量大Volume多樣化Variety傳統(tǒng)數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)GB->TBTB->PB以上數(shù)據(jù)量穩(wěn)定，增長不快持續(xù)實時產(chǎn)生數(shù)據(jù)，年增長率超過60％主要為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化，多維數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)將被設(shè)計用于在成本可承受（economically）的條件下，通過非?？焖伲╲elocity）的采集、發(fā)現(xiàn)和分析，從大數(shù)據(jù)量（volumes）、多類別（variety）的數(shù)據(jù)中提取價值（value），但是傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存在性能、存儲、成本、IO瓶頸等等的原因，無法支撐這4個V+1個E的要求，解決方法就是分布式技術(shù)、廉價的X86平臺、本地存儲，分布式技術(shù)是大數(shù)據(jù)處理的核心。統(tǒng)計和報表價值高Value數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測性分析

大數(shù)據(jù)的特征計算運行、計算速度越來越快存儲存儲成本下降智能實現(xiàn)信息對等解放腦力，機器擁有人的智慧云計算，硬件性價比的提高以及軟件技術(shù)的進步數(shù)據(jù)源整合進行存儲、清洗、挖掘、分析后得出結(jié)果直到優(yōu)化企業(yè)管理提高效率智能設(shè)備、傳感器的普及，推動物聯(lián)網(wǎng)、人工智能的發(fā)展

大數(shù)據(jù)的技術(shù)支撐1.大量人群產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)2.大量傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)3.科學(xué)研究和各行業(yè)對大數(shù)據(jù)的依賴智慧城市電信環(huán)境醫(yī)療教育金融服務(wù)零售

大數(shù)據(jù)是如何產(chǎn)生的？啤酒與尿布谷歌與流感

大數(shù)據(jù)的意義大數(shù)據(jù)各行各業(yè)實戰(zhàn)IntelligentSystemsArchitecture智慧城市電信零售終端設(shè)備HHNB/ULTCamerasPoSKioskDS環(huán)境醫(yī)療教育金融服務(wù)數(shù)據(jù)中心CPUSSD10GbEInfiniband……

大數(shù)據(jù)各行各業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用–社交媒體

大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用-社交媒體大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用–互聯(lián)網(wǎng)平臺

大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用-互聯(lián)網(wǎng)平臺大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用–電商平臺

大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用-電商平臺發(fā)起環(huán)境識別用戶業(yè)務(wù)入口：手機APP、網(wǎng)廳、營業(yè)廳使用對象識別用戶行為：電子支付位置識別用戶所處的邏輯區(qū)：金融中心終端識別用戶使用的終端：小米3圈子識別卡號6002315127**Q：1542852**微信：**行為對象識別用戶行為對象：固定收益理財自動適配實現(xiàn)?手機GPS定位，通過POS刷卡、通過對用戶位置的追蹤，對位置敏感度高的服務(wù)營銷提供幫助。??完善終端庫，及時發(fā)現(xiàn)用戶換機提醒用戶安裝新版本客戶端? 捕獲用戶日常偏好；? 指定不同渠道的產(chǎn)品營銷配比???用戶使用場景還原反應(yīng)用戶的使用習(xí)慣用戶繳費習(xí)慣???話術(shù)準備；競品策反；網(wǎng)廳吸金?用戶轉(zhuǎn)賬支付關(guān)系到社交關(guān)系映射完善用戶畫像?

大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用-金融-客戶畫像

大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用-金融-輿情分析

全國PM2.5監(jiān)測態(tài)勢1.大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念2.大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀及職業(yè)發(fā)展方向3.智速云大數(shù)據(jù)分析平臺介紹5.大數(shù)據(jù)行業(yè)解決方案目錄Contents4.智速云大數(shù)據(jù)分析功能特點

國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀全球大數(shù)據(jù)市場發(fā)展趨勢國內(nèi)大數(shù)據(jù)市場發(fā)展趨勢

近年來，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)從無到有，全國各地發(fā)展大數(shù)據(jù)積極性較高，行業(yè)應(yīng)用得到快速推廣，市場規(guī)模增速明顯。2017年我國包括大數(shù)據(jù)核心軟硬件產(chǎn)品和大數(shù)據(jù)服務(wù)在內(nèi)的市場規(guī)模將超過2600億元，與2016年相比，增長了49%。2017年1月，工信部發(fā)布了《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃2016-2020年》，進一步明確了促進我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要任務(wù)、重大工程和保障措施。國家政策的接連出臺為推動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)快速成長提供了良好的發(fā)展環(huán)境，未來2-3年市場規(guī)模的增長率將保持在50%左右。預(yù)計2020年，我國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模將超過8000億元，預(yù)計未來中國將成為全球數(shù)據(jù)中心。2技術(shù)創(chuàng)新與支撐能力不強。在新型計算平臺、分布式計算架構(gòu)、大數(shù)據(jù)處理、分析和呈現(xiàn)方面與國外仍存在較大差距，對開源技術(shù)和相關(guān)生態(tài)系統(tǒng)影響力弱。3大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平不高。雖然大數(shù)據(jù)具有強勁的應(yīng)用市場優(yōu)勢，但是目前還存在應(yīng)用領(lǐng)域不廣泛、應(yīng)用程度不深、認識不到位等問題。4大數(shù)據(jù)安全體系不健全。數(shù)據(jù)所有權(quán)、隱私權(quán)等相關(guān)法律法規(guī)和信息安全、開放共享等標準規(guī)范不健全，尚未建立起兼顧安全與發(fā)展的數(shù)據(jù)開放、管理和信息安全保障體系。5人才隊伍建設(shè)亟需加強。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)研究、產(chǎn)品研發(fā)和業(yè)務(wù)應(yīng)用等各類人才短缺，難以滿足發(fā)展需要。1數(shù)據(jù)資源開放共享程度低。數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，數(shù)據(jù)資源流通不暢，管理能力弱，數(shù)據(jù)價值難以被有效挖掘利用。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)具備了良好基礎(chǔ)，面臨難得的發(fā)展機遇，但仍然存在一些困難和問題。

國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀

根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，現(xiàn)在僅大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算這些學(xué)科為代表的新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，人才缺口就有150萬。到2050年，人才缺口會達到950萬人。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展也催生出一些新職業(yè)如大數(shù)據(jù)分析師、首席數(shù)據(jù)官等。

全球大數(shù)據(jù)人才需求逐年上升

數(shù)聯(lián)尋英發(fā)布首份《大數(shù)據(jù)人才報告》：報告顯示，在未來5-10年，我國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模年均增速將超過30%。未來5年，國內(nèi)大數(shù)據(jù)人才缺口將突破150萬。在BAT發(fā)布的招聘職位中，目前大數(shù)據(jù)崗位占比已經(jīng)超過60%?，F(xiàn)業(yè)界有一種觀點：即使把全國所有計算機專業(yè)都做成大數(shù)據(jù)專業(yè)，仍然無法滿足國內(nèi)對大數(shù)據(jù)人才的需求。所以人才供給的缺乏正是大數(shù)據(jù)發(fā)展面臨的一個瓶頸。

全球大數(shù)據(jù)人才需求逐年上升

薪資待遇市場調(diào)研方向數(shù)據(jù)分析師方向數(shù)據(jù)工程師方向概率 分

大數(shù)據(jù)就業(yè)方向市場調(diào)研方向技能樹：統(tǒng)計學(xué)、excel、PPT職位：調(diào)研顧問、市場調(diào)研

經(jīng)理、資深品牌經(jīng)工作內(nèi)容：-面向花聯(lián)網(wǎng)、快消品、零

售等客戶-攥寫市場分析報告月薪：5-8K數(shù)據(jù)分析師方向技能樹：python、算法知識、SPSS、R職位：數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘

工程師工作內(nèi)容：-監(jiān)控產(chǎn)品數(shù)據(jù)指標-攥寫分析報告-數(shù)據(jù)挖掘模型月薪：10-15K數(shù)據(jù)工程師方向技能樹：SQL、hadoop、spark職位：ETL工程師、可視化

工程師工作內(nèi)容：-數(shù)據(jù)清洗平臺-編寫數(shù)據(jù)報表后臺-數(shù)據(jù)展示-任務(wù)調(diào)用月薪：8-10K

大數(shù)據(jù)就業(yè)方向1.大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念2.大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀及職業(yè)發(fā)展方向3.智速云大數(shù)據(jù)分析平臺介紹5.大數(shù)據(jù)行業(yè)解決方案目錄Contents4.智速云大數(shù)據(jù)分析功能特點

提供從數(shù)據(jù)分析、挖掘到數(shù)據(jù)可視化展示的全套解決方案，推動客戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值到商業(yè)價值的完美蛻變。

智速云大數(shù)據(jù)分析平臺理念統(tǒng)一的工作臺/所有時間范圍/提升的交互能力決策網(wǎng)絡(luò)/業(yè)務(wù)活動/權(quán)責Mobile/離線/綜合的/實時的01.02.03.相互溝通思考的自由簡單的操作

智速云大數(shù)據(jù)分析平臺是最新一代的大數(shù)據(jù)分析軟件，能夠?qū)Χ喾N數(shù)據(jù)進行快速分析和處理，可以滿足不同性質(zhì)的管理和研發(fā)流程中對大量數(shù)據(jù)的分析和決策要求。其最大的特點是通過多種動態(tài)的圖形和篩選條件，快速對大量的數(shù)據(jù)進行分析和處理，能夠生成包括柱狀圖、曲線圖、餅圖、散點圖、組合圖、地圖、樹形圖、熱圖、箱形圖、匯總表和交叉表等多種展現(xiàn)形式，且所有的圖形都能提供眾多的數(shù)據(jù)分析維度。

智速云大數(shù)據(jù)分析平臺可視化自助服務(wù)分析自助式的大數(shù)據(jù)可視化分析

智速云大數(shù)據(jù)分析平臺云計算的分布式存儲和計算能力提供了技術(shù)支撐；而大數(shù)據(jù)的核心是數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為高效利用數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)價值的核心技術(shù).。

數(shù)據(jù)可視化--“科學(xué)與藝術(shù)的結(jié)合”事實上，數(shù)據(jù)可視化是一個處于不斷演變之中的概念。這里的變化主要指的是技術(shù)上較為高級的技術(shù)方法，而這些技術(shù)方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數(shù)據(jù)加以可視化解釋。數(shù)據(jù)可視化源于統(tǒng)計學(xué)，出于對資料統(tǒng)計的結(jié)果會不受人重視的憂慮，發(fā)展出一種色彩繽紛的圖表形式，讓數(shù)據(jù)能夠更加讓人印象深刻。讓大數(shù)據(jù)有意義，使之更貼近大多數(shù)人，最重要的手段之一就是數(shù)據(jù)可視化。數(shù)據(jù)可視化，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中，素來有“科學(xué)與藝術(shù)的結(jié)合”的說法。

弗羅倫斯·南丁格爾

（英語：FlorenceNightingale，1820年5月12日－1910年8月13日），英國護士和統(tǒng)計學(xué)家，曾往倫敦的醫(yī)院工作。

她發(fā)明出一種色彩繽紛的圖表形式，讓數(shù)據(jù)能夠更加讓人印象深刻。這種圖表形式被稱作【南丁格爾的玫瑰】，是一種圓形的直方圖。

她用這種數(shù)據(jù)方式表達醫(yī)院季節(jié)性的死亡率，對象是那些不太能理解傳統(tǒng)統(tǒng)計報表的公務(wù)人員。她的方法打動了當時的高層，包括軍方人士和維多利亞女王本人，促進了醫(yī)師改良的提案。

【南丁格爾玫瑰圖】歷史資料

一個多層級多終端靈活自助式分析平臺ERPCRMSCMETLOLAPCubeDataWarehouseMetaData分析平臺收集業(yè)務(wù)需求設(shè)計數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)加載構(gòu)建元數(shù)據(jù)開發(fā)報表發(fā)布給最終用戶分析用戶開發(fā)人員連接到數(shù)據(jù)源增加多數(shù)據(jù)源交互與數(shù)據(jù)可視化發(fā)布/共享ADSCache循環(huán)往復(fù)任意增加/修改數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品

自助式分析開發(fā)流程即時共享任何分析結(jié)果無單獨的發(fā)布步驟通過多個相互鏈接的可視化圖表研究數(shù)據(jù)從簡單的條形圖到強大的統(tǒng)計功能，一切都觸手可及自動生成的動態(tài)過濾器任何字段的實時內(nèi)存過濾用戶驅(qū)動的直觀界面完全交·互式的用戶體驗從多個來源加載數(shù)據(jù)直接ODBC訪問，基于服務(wù)器的信息鏈接、Excle電子表格、數(shù)據(jù)文件

專業(yè)開發(fā)版--桌面分析與創(chuàng)作即時共享無單獨的發(fā)布步驟，簡單的保存到庫中一致的用戶界面可視化、過濾器、指導(dǎo)式應(yīng)用無縫轉(zhuǎn)化到Web中跨瀏覽器支持MozillaFirefox與InternetExplorer；無需插件支持企業(yè)重建品牌，門戶集成輕松更改標題外觀，在門戶中用作iFrame瀏覽器設(shè)計分析應(yīng)用遵循由大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺專業(yè)版創(chuàng)建的開發(fā)模式功能豐富的交互式AJAX用戶界面（UI)通過瀏覽器提供卓越的響應(yīng)能力

網(wǎng)頁查看版--基于web的交互式分析統(tǒng)計服務(wù)(S+,R語言)

提供先進的統(tǒng)計計算引擎與部署管理器。自動化服務(wù)組件數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)動與自動更新。

實訓(xùn)版--大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺服務(wù)器管理和集成服務(wù)

數(shù)據(jù)集成、用戶管理、分析文件管理、數(shù)據(jù)源信息管理等集中式部署相關(guān)功能。Web分析服務(wù)用于發(fā)布分析結(jié)果,基于瀏覽器的頁面設(shè)計。應(yīng)用程序數(shù)據(jù)服務(wù)

與企業(yè)數(shù)據(jù)源直接集成：SAPR/3、SAPB/W、用友ERP、OracleEBS、金蝶ERP。智能化的布局支持數(shù)據(jù)倉庫新增炫酷圖表數(shù)據(jù)挖掘1.自適應(yīng)頁面大小2.可自由拖放功能1.支持平面文件加載，如：txt文件、CSV文件、excel文件、log文件、shp文件、XML文件等。2.支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫連接（SQLserver、Oracle）和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫連接（MongoDB、Hbase、Hadoop、JDBC、ODBC、OLEDB）。1.三維散點圖2.熱圖1.K均值聚類分析2.線相似性分析3.樹形圖4.KPI圖5.地圖6.箱線圖3.層級群集分析4.預(yù)測模型5.R語言3.分類聚合模型4.關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型

智速云大數(shù)據(jù)分析平臺特征醫(yī)藥行業(yè)--目標與生物標記發(fā)現(xiàn)--先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化--臨床試驗分析--藥物警戒--銷售與市場金融服務(wù)行業(yè)--投資組合管理--風(fēng)險分析--監(jiān)管達標能源--勘探--業(yè)務(wù)規(guī)劃--油氣田開發(fā)--生產(chǎn)生產(chǎn)制造行業(yè)--成品率不良率分析--流程工程設(shè)計--產(chǎn)品工程設(shè)計--質(zhì)量與保修電信通訊行業(yè)--客戶分析--網(wǎng)絡(luò)分析消費品行業(yè)--市場分析--銷售有效性--活動與促銷分析--產(chǎn)品研發(fā)情報--電子郵件分析--新聞分析--網(wǎng)絡(luò)分析

應(yīng)用行業(yè)支持數(shù)據(jù)倉庫，也支持基于列式存儲的內(nèi)存分析技術(shù)既可以使用文件式存儲(Hadoop)，又支持數(shù)據(jù)倉庫，滿足大數(shù)據(jù)量客戶的需求數(shù)據(jù)裝載于內(nèi)存中，實時響應(yīng)用戶的分析需求，計算速度快系統(tǒng)具備良好的適應(yīng)性與可擴展性開放的API接口，方便與外部系統(tǒng)進行快速集成系統(tǒng)具備跨平臺性服務(wù)器可以既可支持windows平臺也可支持其他Unix環(huán)境移動智能設(shè)備及云端的支持支持iOS系統(tǒng)及Android系統(tǒng)設(shè)備，決策者只要用手指就能做批示和交互支持分布式內(nèi)存技術(shù)，如Hadoop等，適合云端部署快速適應(yīng)性

技術(shù)優(yōu)勢1.輕松設(shè)計不同風(fēng)格管理駕駛艙滿足任一屏幕的可視化應(yīng)用

智速云大數(shù)據(jù)分析平臺支持對txt、csv、excel、log、xml、shp（標準的矢量地圖）等平面數(shù)據(jù)文件的加載，也支持通過連接器與SQLserver、Oracle等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，MongoDB、Hbase等非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、Hadoop、JDBC、ODBC、OLEDB等數(shù)據(jù)庫建立數(shù)據(jù)連接加載數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)ETL—不僅支持平面數(shù)據(jù)文件還支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫列式存儲技術(shù)，縮算法LZO壓縮算法(C語言)和緩存算法（頁面置換算法)LRU（Leastrecentlyused，最近最少使用）算法根據(jù)數(shù)據(jù)的歷史訪問記錄來進行淘汰數(shù)據(jù)，LRU的淘汰規(guī)則是基于訪問時間，有新的數(shù)據(jù)進來，之前最先新進的數(shù)據(jù)將被踢出掉。在內(nèi)存模式下，分析平臺從數(shù)據(jù)庫、文件或系統(tǒng)讀取所有原始數(shù)據(jù)保存到內(nèi)存當中。然后它將數(shù)據(jù)排序為固定的格式，做快速和高效的可視化所需的計算。3.第四代內(nèi)存處理架構(gòu)

數(shù)據(jù)挖掘

(DataMining)是指從大量數(shù)據(jù)中提取出隱藏于這些數(shù)據(jù)中的規(guī)律，進而通過這些規(guī)律來預(yù)測未來或是指導(dǎo)人們做出相應(yīng)的決策。

數(shù)據(jù)挖掘就是尋找隱藏在數(shù)據(jù)中的信息過程，如趨勢，特征及相關(guān)性，也就是從數(shù)據(jù)中發(fā)掘信息或知識。自主開發(fā)統(tǒng)計引擎，基于R、S+統(tǒng)計語言中常用統(tǒng)計挖掘算法，滿足大部分客戶的需求，不需要專業(yè)的開發(fā)工具，只需幾個小時就可以開發(fā)自己的統(tǒng)計模型。4.大數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)

大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺整合了R語言、S+語言,使其具備預(yù)測分析、優(yōu)化模式檢測等能力。

高級分析使用戶能夠做出更優(yōu)秀、更明智的決策。將大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺的可視化數(shù)據(jù)分析能力與S+的深入統(tǒng)計能力相結(jié)合，提供先進的預(yù)測分析，降低統(tǒng)計建模的復(fù)雜性，使大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺最終用戶能夠充分利用S+先進的模型檢測、優(yōu)化、分類和預(yù)測。在大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺中直接提供得到廣泛采用的強大R語言，以執(zhí)行高級假設(shè)分析和復(fù)雜的分析。大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺和S+（大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺

統(tǒng)計服務(wù)）之間更可靠的數(shù)據(jù)連接通過將S+和R運行程序存儲在大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺統(tǒng)計服務(wù)中，使其能夠從大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺界面直接調(diào)用。大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺OOTBS+OpenSourceRTERRSAS?MATLAB?分析過程簡單直接；探索數(shù)據(jù)隱藏的模型和趨勢；在數(shù)小時內(nèi)快速建立企業(yè)級預(yù)測模型。能夠快速的幫助客戶發(fā)現(xiàn)和解決問題5.利用統(tǒng)計服務(wù)實現(xiàn)高級分析能力：支持S+和R基于顏色和點形對數(shù)據(jù)進行分組繪制基本散點圖運行結(jié)果:運行結(jié)果:R舉例：用R語言繪制散點圖1.大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概念2.大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀及職業(yè)發(fā)展方向3.智速云大數(shù)據(jù)分析平臺介紹5.大數(shù)據(jù)行業(yè)解決方案目錄Contents4.智速云大數(shù)據(jù)分析功能特點（1）適用于任何人的分析系統(tǒng)（2）提供SDK功能擴展（3）除具有分析函數(shù)外，又具有高級的統(tǒng)計函數(shù)和數(shù)據(jù)挖掘函數(shù)。1.適用性

（1）交互式過濾——通過范圍滑動條、檢查框、單選按鈕、列表框或文本搜索進行數(shù)據(jù)過濾

（2）交互式分析——通過標記、條件篩選、縮放滑塊、層級滑竿快捷進行交互分析

（3）強大的書簽——通過書簽可在任意時間對分析過程截取快照，從而便于返回至之前生成的數(shù)據(jù)視圖。2.靈活的交互式分析

大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺中的數(shù)據(jù)鉆取，首先建立鉆取組，不同的是在大數(shù)據(jù)實訓(xùn)平臺中稱為層級，上圖層級命名為地區(qū)。在圖表中分析使用中，下鉆到行政省時，將按照上級行政大區(qū)分類，所有的行政省都將展示出來。如上圖所示。3.支持數(shù)據(jù)鉆取終端用戶可快捷進行拖拽式分析；通過開發(fā)版，分析用戶，可以通過拖拽、快捷切換分析維度指標，更換分析數(shù)據(jù)源；通過瀏覽器，分析用戶可以快捷的在web端進行私有數(shù)據(jù)分析。將品牌名稱經(jīng)過拖拽快捷切換為展廳名稱4.自助式分析

用戶在可視化分析過程中，如需對一些數(shù)據(jù)進行簡單加工處理，如使用算術(shù)運算符、邏輯表達式等，給自己的表達式取名，以便日后使用。5.自定義表達式OVER函數(shù)是平臺基于一些特定應(yīng)用場景集成進來的，用于計算基于組的某種聚合值。常用于銷售行業(yè)中的銷售環(huán)比、銷售同比、銷售占比分析，制造業(yè)中的生產(chǎn)環(huán)比、采購環(huán)比、采購?fù)确治觥?.OVER函數(shù)應(yīng)用可使用拖放操作更改圖表的布局，圖表也會根據(jù)頁面大小自適應(yīng)布局。單擊圖表標題并將鼠標拖動到其他圖表。灰色框?qū)@示在此圖表一部分的上方，當松開鼠標后，布局會更新。使用鼠標拖放，自適應(yīng)的布局在頁面中7.自適應(yīng)頁面布局GIS地圖三維散點圖KPI圖帕累托圖柱形圖熱圖箱線圖K均值聚類分析線相似性分析Holt-Winters8.支持豐富的圖形展示帶餅圖的省份地圖交互式分析世界地圖交互式分析在線地圖交互式分析8.支持豐富的圖形展示三維散點圖是由在三個軸上繪制數(shù)據(jù)點，以顯示三個變量之間的關(guān)系的圖形。三維散點圖在建模中的應(yīng)用較多。8.支持豐富的圖形展示KPI圖即關(guān)鍵業(yè)績指標，KPI是企業(yè)中業(yè)績考評的方法。KPI可以使部門主管明確部門的主要責任，并以此為基礎(chǔ)，明確部門人員的業(yè)績衡量指標，使業(yè)績考評建立在量化的基礎(chǔ)之上。8.支持豐富的圖形展示

帕累托圖亦稱主次分析圖，是從大量數(shù)據(jù)中找出主要因素，分析主要矛盾的一種圖形。它是條形比較圖和累計曲線圖的結(jié)合，即以條形表示各影響因素的絕對值，以曲線表示各影響因素占總數(shù)的百分數(shù)和累計百分數(shù)。

帕累托法則認為，相對少量的原因通常造成大多數(shù)的問題或缺陷。該法則通常稱為80/20原則，即80%的問題是由20%的原因?qū)е碌?。帕累托圖也用于匯總各種類型的數(shù)據(jù)，并進行80/20分析。

如上圖是一個企業(yè)的費用支持分析，通過帕累托分析結(jié)果表明，主要的費用支出項目在禮品、獎金、酒店住宿機票，占到總體支持項目的一大半。8.支持豐富的圖形展示通過柱形圖實現(xiàn)排名分析8.支持豐富的圖形展示

熱圖是用顏色代替了數(shù)字，最大值顯示為鮮紅色、最小值顯示為深藍色、中間值為淺灰色，這些極值之間具有相應(yīng)的過渡（